జనరేటివ్ AI అనేది పెద్ద డేటాసెట్ల నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా కొత్త కంటెంట్ను - టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఆడియో, వీడియో, కోడ్, డేటా స్ట్రక్చర్లు - సృష్టించే మోడల్లను సూచిస్తుంది . కేవలం వస్తువులకు లేబుల్ చేయడం లేదా ర్యాంక్ చేయడం కాకుండా, ఈ వ్యవస్థలు తాము చూసిన వాటిని పోలి ఉండే కొత్త అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి , కానీ అవి ఖచ్చితమైన కాపీలు కావు. ఉదాహరణకు: ఒక పేరా రాయడం, లోగోను రెండర్ చేయడం, SQLను రూపొందించడం, ఒక శ్రావ్యతను కంపోజ్ చేయడం. ఇదే దీనిలోని ప్రధాన ఆలోచన. [1]
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటో వివరించబడింది
ఏజెంట్ AI కాలక్రమేణా ఎలా స్వయంప్రతిపత్తితో ప్రణాళికలు వేస్తుందో, పనిచేస్తుందో మరియు నేర్చుకుంటుందో కనుగొనండి.
🔗 నేడు ఆచరణలో AI స్కేలబిలిటీ అంటే ఏమిటి?
వృద్ధి మరియు విశ్వసనీయతకు స్కేలబుల్ AI వ్యవస్థలు ఎందుకు ముఖ్యమో తెలుసుకోండి.
🔗 AI కోసం సాఫ్ట్వేర్ ఫ్రేమ్వర్క్ అంటే ఏమిటి
అభివృద్ధిని వేగవంతం చేసే మరియు స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరిచే పునర్వినియోగ AI ఫ్రేమ్వర్క్లను అర్థం చేసుకోండి.
🔗 మెషిన్ లెర్నింగ్ vs AI: కీలక తేడాలు వివరించబడ్డాయి
AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ భావనలు, సామర్థ్యాలు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ఉపయోగాలను పోల్చండి.
"జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి?" అని ప్రజలు ఎందుకు అడుగుతూ ఉంటారు 🙃
ఎందుకంటే అది మ్యాజిక్ లాగా అనిపిస్తుంది. మీరు ప్రాంప్ట్ టైప్ చేస్తే, ఉపయోగకరమైనది వస్తుంది - కొన్నిసార్లు అద్భుతమైనది, కొన్నిసార్లు వింతగా ఉంటుంది. సాఫ్ట్వేర్ సంభాషణాత్మకంగా మరియు సృజనాత్మకంగా కనిపించడం ఇదే మొదటిసారి. అంతేకాకుండా, ఇది శోధన, సహాయకులు, విశ్లేషణలు, డిజైన్ మరియు డెవలప్మెంట్ సాధనాలతో అతివ్యాప్తి చెందుతుంది, ఇది వర్గాలను అస్పష్టం చేస్తుంది మరియు నిజాయితీగా చెప్పాలంటే, బడ్జెట్లను స్క్రాంబుల్ చేస్తుంది.
జనరేటివ్ AI ని ఏది ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది ✅
-
డ్రాఫ్ట్ చేసే వేగం - ఇది మీకు చాలా త్వరగా మంచి ఫస్ట్ పాస్ ఇస్తుంది.
-
నమూనా సంశ్లేషణ - సోమవారం ఉదయం మీరు కనెక్ట్ కాకపోవచ్చు, అన్ని మూలాల నుండి ఆలోచనలను మిళితం చేస్తుంది.
-
సౌకర్యవంతమైన ఇంటర్ఫేస్లు - చాట్, వాయిస్, చిత్రాలు, API కాల్లు, ప్లగిన్లు; మీ మార్గాన్ని ఎంచుకోండి.
-
అనుకూలీకరణ - తేలికైన ప్రాంప్ట్ నమూనాల నుండి మీ స్వంత డేటాపై పూర్తి ఫైన్-ట్యూనింగ్ వరకు.
-
కాంపౌండ్ వర్క్ఫ్లోలు - పరిశోధన → అవుట్లైన్ → డ్రాఫ్ట్ → QA వంటి బహుళ-దశల పనుల కోసం దశల శ్రేణి.
-
సాధనాల వాడకం - చాలా మోడల్స్ సంభాషణ మధ్యలోనే బాహ్య సాధనాలను లేదా డేటాబేస్లను ఉపయోగించగలవు, కాబట్టి అవి కేవలం ఊహించవు.
-
అమరిక పద్ధతులు - RLHF వంటి విధానాలు రోజువారీ ఉపయోగంలో నమూనాలు మరింత సహాయకరంగా మరియు సురక్షితంగా ప్రవర్తించడానికి సహాయపడతాయి. [2]
నిజం చెప్పాలంటే: ఇవేవీ దీన్ని ఒక క్రిస్టల్ బాల్గా మార్చవు. ఇది ఎప్పుడూ నిద్రపోని మరియు అప్పుడప్పుడు గ్రంథ పట్టికను భ్రాంతి కలిగించే ప్రతిభావంతులైన ఇంటర్న్ లాంటిది.
ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో క్లుప్తంగా వివరించండి 🧩
అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన టెక్స్ట్ మోడల్స్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లను ఉపయోగిస్తాయి - ఇది ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్, ఇది సీక్వెన్స్ల అంతటా సంబంధాలను గుర్తించడంలో రాణిస్తుంది, కాబట్టి ఇది తదుపరి టోకెన్ను పొందికగా అనిపించే విధంగా అంచనా వేయగలదు. చిత్రాలు మరియు వీడియోల కోసం, డిఫ్యూజన్ మోడల్స్ సాధారణం - అవి నాయిస్ నుండి ప్రారంభించి, దానిని పునరావృతంగా తొలగించి, నమ్మదగిన చిత్రం లేదా క్లిప్ను బహిర్గతం చేయడానికి నేర్చుకుంటాయి. అది ఒక సరళీకరణ, కానీ ఉపయోగకరమైనది. [3][4]
-
ట్రాన్స్ఫార్మర్లు: ఆ విధంగా శిక్షణ పొందినప్పుడు భాష, తార్కిక నమూనాలు మరియు బహుళ-మోడల్ పనులలో గొప్పవారు. [3]
-
వ్యాప్తి: ఫోటోరియలిస్టిక్ చిత్రాలలో బలమైనది, స్థిరమైన శైలులు మరియు ప్రాంప్ట్లు లేదా మాస్క్ల ద్వారా నియంత్రించదగిన సవరణలు. [4]
హైబ్రిడ్లు, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ సెటప్లు మరియు ప్రత్యేక ఆర్కిటెక్చర్లు కూడా ఉన్నాయి - వంటకం ఇంకా మరుగుతూనే ఉంది.
పోలిక పట్టిక: ప్రముఖ ఉత్పాదక AI ఎంపికలు 🗂️
ఉద్దేశపూర్వకంగా అసంపూర్ణంగా ఉంటుంది - కొన్ని సెల్లు వాస్తవ ప్రపంచ కొనుగోలుదారుల గమనికలను ప్రతిబింబించడానికి కొంచెం విచిత్రంగా ఉంటాయి. ధరలు కదులుతాయి, కాబట్టి వీటిని స్థిర సంఖ్యలుగా కాకుండా ధరల శైలులుగా పరిగణించండి.
| సాధనం | దీనికి ఉత్తమమైనది | ధర శైలి | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (త్వరగా తీసుకోండి) |
|---|---|---|---|
| చాట్ జిపిటి | జనరల్ రైటింగ్, ప్రశ్నోత్తరాలు, కోడింగ్ | ఫ్రీమియం + సబ్ | బలమైన భాషా నైపుణ్యాలు, విస్తృత పర్యావరణ వ్యవస్థ |
| క్లాడ్ | పొడవైన పత్రాలు, జాగ్రత్తగా సంగ్రహించడం | ఫ్రీమియం + సబ్ | సందర్భాన్ని సుదీర్ఘంగా వివరించడం, సున్నితమైన స్వరం |
| మిథున రాశి | మల్టీ-మోడల్ ప్రాంప్ట్లు | ఫ్రీమియం + సబ్ | ఒకేసారి చిత్రం + వచనం, Google ఇంటిగ్రేషన్లు |
| అయోమయం | మూలాలతో పరిశోధనాత్మక సమాధానాలు | ఫ్రీమియం + సబ్ | రాస్తున్నప్పుడు తిరిగి పొందుతుంది - గ్రౌండెడ్ గా అనిపిస్తుంది |
| గిట్హబ్ కోపైలట్ | కోడ్ పూర్తి చేయడం, ఇన్లైన్ సహాయం | సభ్యత్వం | IDE-స్థానికమైనది, "ప్రవాహాన్ని" చాలా వేగవంతం చేస్తుంది |
| మిడ్జర్నీ | శైలీకృత చిత్రాలు | సభ్యత్వం | బలమైన సౌందర్యం, ఉత్సాహభరితమైన శైలులు |
| డాల్·ఇ | చిత్ర ఆలోచన + సవరణలు | ఉపయోగం ప్రకారం చెల్లించండి | మంచి సవరణలు, కూర్పు మార్పులు |
| స్థిరమైన వ్యాప్తి | స్థానిక లేదా ప్రైవేట్ చిత్ర వర్క్ఫ్లోలు | ఓపెన్ సోర్స్ | నియంత్రణ + అనుకూలీకరణ, టింకరర్ స్వర్గం |
| రన్వే | వీడియో జనరేషన్ & ఎడిట్లు | సభ్యత్వం | సృష్టికర్తల కోసం టెక్స్ట్-టు-వీడియో సాధనాలు |
| లూమా / పికా | చిన్న వీడియో క్లిప్లు | ఫ్రీమియం | సరదా ఫలితాలు, ప్రయోగాత్మకమైనవి కానీ మెరుగుపరుస్తున్నాయి |
చిన్న గమనిక: వేర్వేరు విక్రేతలు వేర్వేరు భద్రతా వ్యవస్థలు, రేటు పరిమితులు మరియు విధానాలను ప్రచురిస్తారు. ఎల్లప్పుడూ వారి పత్రాలను చూడండి - ముఖ్యంగా మీరు కస్టమర్లకు షిప్పింగ్ చేస్తుంటే.
హుడ్ కింద: ఒకే శ్వాసలో ట్రాన్స్ఫార్మర్లు 🌀
ట్రాన్స్ఫార్మర్లు అటెన్షన్ మెకానిజమ్లను ఉపయోగిస్తాయి. ఫ్లాష్లైట్తో గోల్డ్ఫిష్ లాగా ఎడమ నుండి కుడికి చదవడానికి బదులుగా, అవి మొత్తం క్రమాన్ని సమాంతరంగా చూస్తాయి మరియు టాపిక్లు, ఎంటిటీలు మరియు సింటాక్స్ వంటి నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి. ఆ సమాంతరత - మరియు చాలా గణన - మోడల్లను స్కేల్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. మీరు టోకెన్లు మరియు కాంటెక్స్ట్ విండోల గురించి విన్నట్లయితే, అది ఇక్కడే ఉంటుంది. [3]
హుడ్ కింద: ఒకే శ్వాసలో వ్యాప్తి 🎨
డిఫ్యూజన్ నమూనాలు రెండు ఉపాయాలు నేర్చుకుంటాయి: శిక్షణ చిత్రాలకు శబ్దాన్ని జోడించడం, ఆపై తిప్పికొట్టడం . ఉత్పత్తి సమయంలో అవి స్వచ్ఛమైన శబ్దం నుండి ప్రారంభించి, నేర్చుకున్న డీనాయిసింగ్ ప్రక్రియను ఉపయోగించి దానిని పొందికైన చిత్రంగా మారుస్తాయి. ఇది వింతగా నిశ్చలత నుండి శిల్పాన్ని చెక్కడం లాంటిది - ఇది ఖచ్చితమైన రూపకం కాదు, కానీ మీకు అర్థమవుతుంది. [4]
అమరిక, భద్రత మరియు “దయచేసి మోసపూరితంగా వెళ్లవద్దు” 🛡️
కొన్ని చాట్ మోడల్స్ కొన్ని అభ్యర్థనలను ఎందుకు తిరస్కరిస్తాయి లేదా స్పష్టత కోసం ప్రశ్నలు అడుగుతాయి? దీనిలో ఒక ముఖ్యమైన భాగం రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ఫ్రమ్ హ్యూమన్ ఫీడ్బ్యాక్ (RLHF): మానవులు నమూనా అవుట్పుట్లను రేట్ చేస్తారు, ఒక రివార్డ్ మోడల్ ఆ ప్రాధాన్యతలను నేర్చుకుంటుంది, మరియు బేస్ మోడల్ మరింత సహాయకరంగా ప్రవర్తించడానికి ప్రేరేపించబడుతుంది. ఇది మైండ్ కంట్రోల్ కాదు - ఇది మానవ తీర్పులను ఉపయోగించి ప్రవర్తనను నడిపించడం. [2]
సంస్థాగత ప్రమాదం కోసం, NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ - మరియు దాని జెనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ - వంటి ఫ్రేమ్వర్క్లు భద్రత, రక్షణ, పాలన, మూలం మరియు పర్యవేక్షణను మూల్యాంకనం చేయడానికి మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తాయి. మీరు దీన్ని పనిలో అమలు చేస్తుంటే, ఈ పత్రాలు కేవలం సిద్ధాంతం మాత్రమే కాకుండా, ఆశ్చర్యకరంగా ఆచరణాత్మక చెక్లిస్ట్లు. [5]
ఒక చిన్న ఉదాహరణ: ఒక పైలట్ వర్క్షాప్లో, ఒక సహాయక బృందం సారాంశం → కీలక ఫీల్డ్లను సంగ్రహించడం → ప్రత్యుత్తరాన్ని ముసాయిదా చేయడం → మానవ సమీక్ష అనే దశలనుచేసింది. ఈ క్రమం వల్ల మనుషులు తొలగించబడలేదు; పైగా, ఇది వారి నిర్ణయాలను వేగవంతం చేసింది మరియు షిఫ్టుల అంతటా వాటిని మరింత స్థిరంగా ఉండేలా చేసింది.
జనరేటివ్ AI ఎక్కడ ప్రకాశిస్తుంది vs ఎక్కడ తడబడుతుంది 🌤️↔️⛈️
ప్రకాశిస్తుంది:
-
కంటెంట్ యొక్క మొదటి చిత్తుప్రతులు, డాక్స్, ఇమెయిల్లు, స్పెక్స్, స్లయిడ్లు
-
మీరు చదవకూడదనుకునే పొడవైన విషయాల సారాంశాలు
-
కోడ్ సహాయం మరియు బాయిలర్ప్లేట్ తగ్గింపు
-
మేధోమథనం పేర్లు, నిర్మాణాలు, పరీక్ష కేసులు, ప్రాంప్ట్లు
-
చిత్ర భావనలు, సామాజిక దృశ్యాలు, ఉత్పత్తి నమూనాల సేకరణలు
-
తేలికైన డేటా గొడవ లేదా SQL స్కాఫోల్డింగ్
ఇక్కడ తడబడుతుంది:
-
తిరిగి పొందడం లేదా సాధనాలు లేకుండా వాస్తవ ఖచ్చితత్వం
-
స్పష్టంగా ధృవీకరించబడనప్పుడు బహుళ-దశల గణనలు
-
చట్టం, వైద్యం లేదా ఆర్థిక రంగంలో సూక్ష్మమైన పరిమితులు
-
తీవ్రమైన కేసులు, వ్యంగ్యం మరియు పొడవైన తోక జ్ఞానం
-
మీరు దానిని సరిగ్గా కాన్ఫిగర్ చేయకపోతే ప్రైవేట్ డేటా నిర్వహణ
గార్డ్రెయిల్స్ సహాయపడతాయి, కానీ సరైన చర్య సిస్టమ్ డిజైన్: తిరిగి పొందడం, ధ్రువీకరణ, మానవ సమీక్ష మరియు ఆడిట్ ట్రయల్స్ను జోడించండి. బోరింగ్, అవును - కానీ బోరింగ్ స్థిరంగా ఉంటుంది.
నేడు దీన్ని ఉపయోగించడానికి ఆచరణాత్మక మార్గాలు 🛠️
-
మరింత మెరుగ్గా, వేగంగా రాయండి: రూపురేఖలు గీయండి → విస్తరించండి → కుదించండి → మెరుగుపరచండి. అది మీ శైలిలో వినిపించే వరకు ఈ ప్రక్రియను పునరావృతం చేయండి.
-
రాబిట్ హోల్స్ లేకుండా పరిశోధన చేయండి: మూలాలతో కూడిన నిర్మాణాత్మక సంక్షిప్త వివరణ కోసం అడగండి, ఆపై మీరు నిజంగా శ్రద్ధ వహించే సూచనలను అనుసరించండి.
-
కోడ్ అసిస్ట్: ఒక ఫంక్షన్ను వివరించండి, పరీక్షలను ప్రతిపాదించండి, రిఫ్యాక్టర్ ప్లాన్ను రూపొందించండి; రహస్యాలను ఎప్పుడూ అతికించవద్దు.
-
డేటా పనులు: SQL అస్థిపంజరాలు, రిజెక్స్ లేదా కాలమ్-స్థాయి డాక్యుమెంటేషన్ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
-
డిజైన్ ఆలోచన: దృశ్య శైలులను అన్వేషించండి, ఆపై పూర్తి చేయడానికి డిజైనర్కు అప్పగించండి.
-
కస్టమర్ ఆప్స్: డ్రాఫ్ట్ ప్రత్యుత్తరాలు, ట్రయాజ్ ఉద్దేశాలు, హ్యాండ్ఆఫ్ కోసం సంభాషణలను సంగ్రహించండి.
-
ఉత్పత్తి: వినియోగదారు కథనాలను సృష్టించండి, అంగీకార ప్రమాణాలు మరియు కాపీ వేరియంట్లను - తర్వాత A/B టోన్ను పరీక్షించండి.
చిట్కా: అధిక పనితీరు గల ప్రాంప్ట్లను టెంప్లేట్లుగా సేవ్ చేయండి. ఇది ఒకసారి పనిచేస్తే, చిన్న చిన్న మార్పులతో మళ్ళీ పని చేసే అవకాశం ఉంది.
లోతుగా ఆలోచించండి: నిజంగా పనిచేసే ప్రాంప్టింగ్ 🧪
-
నిర్మాణాన్ని ఇవ్వండి: పాత్రలు, లక్ష్యాలు, పరిమితులు, శైలి. మోడల్స్ చెక్లిస్ట్ను ఇష్టపడతారు.
-
ఫ్యూ-షాట్ ఉదాహరణలు: ఇన్పుట్ → ఆదర్శవంతమైన అవుట్పుట్కు సంబంధించిన 2–3 మంచి ఉదాహరణలను చేర్చండి.
-
దశలవారీగా ఆలోచించండి: సంక్లిష్టత పెరిగినప్పుడు తార్కికం లేదా దశలవారీ అవుట్పుట్ల కోసం అడగండి.
-
వాయిస్ను పిన్ చేయండి: మీకు నచ్చిన స్వరానికి సంబంధించిన ఒక చిన్న నమూనాను అతికించి, “ఈ శైలిని అనుకరించండి” అని చెప్పండి.
-
మూల్యాంకనాన్ని సెట్ చేయండి: నమూనాను దాని స్వంత సమాధానాన్ని ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా సమీక్షించమని అడగండి, ఆపై సవరించండి.
-
సాధనాలను ఉపయోగించండి: తిరిగి పొందడం, వెబ్ శోధన, కాలిక్యులేటర్లు లేదా APIలు భ్రాంతులను చాలా వరకు తగ్గించగలవు. [2]
మీరు ఒక విషయం మాత్రమే గుర్తుంచుకుంటే: దేనిని విస్మరించాలో దానికి చెప్పండి. పరిమితులు శక్తి లాంటివి.
డేటా, గోప్యత మరియు పాలన - ఆకర్షణీయం కాని అంశాలు 🔒
-
డేటా మార్గాలు: ఏమి లాగ్ చేయబడిందో, నిల్వ చేయబడిందో లేదా శిక్షణ కోసం ఉపయోగించబడిందో స్పష్టం చేస్తాయి.
-
వ్యక్తిగత గుర్తింపు సమాచారం (PII) మరియు రహస్యాలు: మీ సెటప్ స్పష్టంగా అనుమతించి, రక్షిస్తే తప్ప, వాటిని ప్రాంప్ట్ల నుండి దూరంగా ఉంచండి.
-
యాక్సెస్ నియంత్రణలు: మోడళ్లను బొమ్మల వలె కాకుండా ప్రొడక్షన్ డేటాబేస్లుగా పరిగణించండి.
-
మూల్యాంకనం: ట్రాక్ నాణ్యత, పక్షపాతం మరియు డ్రిఫ్ట్; వైబ్లతో కాకుండా నిజమైన పనులతో కొలవండి.
-
పాలసీ అలైన్మెంట్: ఫీచర్లను NIST AI RMF కేటగిరీలకు మ్యాప్ చేయండి, తద్వారా మీరు తర్వాత ఆశ్చర్యపోరు. [5]
నాకు ఎప్పుడూ వచ్చే FAQలు 🙋♀️
ఇది సృజనాత్మకమా లేక కేవలం రీమిక్సింగ్నా?
మధ్యలో ఎక్కడో. ఇది నమూనాలను కొత్త మార్గాల్లో తిరిగి కలుపుతుంది - మానవ సృజనాత్మకత కాదు, కానీ తరచుగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
నేను వాస్తవాలను విశ్వసించవచ్చా?
నమ్మండి కానీ ధృవీకరించండి. ఏదైనా అధిక-స్టేక్స్ కోసం తిరిగి పొందడం లేదా సాధన వినియోగాన్ని జోడించండి. [2]
ఇమేజ్ మోడల్స్ స్టైల్ స్థిరత్వాన్ని ఎలా పొందుతాయి?
ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ ప్లస్ ఇమేజ్ కండిషనింగ్, LoRA అడాప్టర్లు లేదా ఫైన్-ట్యూనింగ్ వంటి పద్ధతులు. డిఫ్యూజన్ ఫౌండేషన్లు స్థిరత్వానికి సహాయపడతాయి, అయినప్పటికీ చిత్రాలలో టెక్స్ట్ ఖచ్చితత్వం ఇప్పటికీ చలించవచ్చు. [4]
చాట్ మోడల్స్ ప్రమాదకరమైన ప్రాంప్ట్లను ఎందుకు వ్యతిరేకిస్తాయి?
RLHF మరియు పాలసీ లేయర్ల వంటి అమరిక పద్ధతులు. పరిపూర్ణమైనవి కావు, కానీ క్రమబద్ధంగా సహాయపడతాయి. [2]
ఉద్భవిస్తున్న సరిహద్దు 🔭
-
మల్టీ-మోడల్ ప్రతిదీ: టెక్స్ట్, ఇమేజ్, ఆడియో మరియు వీడియో యొక్క మరింత సజావుగా కాంబోలు.
-
చిన్న, వేగవంతమైన నమూనాలు: ఆన్-డివైస్ మరియు ఎడ్జ్ కేసుల కోసం సమర్థవంతమైన నిర్మాణాలు.
-
మరింత బిగుతైన టూల్ లూప్లు: ఏజెంట్లు ఫంక్షన్లు, డేటాబేస్లు మరియు యాప్లను చాలా తేలికగా పిలవడం.
-
మెరుగైన మూలం: వాటర్మార్కింగ్, కంటెంట్ ఆధారాలు మరియు గుర్తించదగిన పైప్లైన్లు.
-
గవర్నెన్స్ బేక్డ్ ఇన్: మూల్యాంకన సూట్లు మరియు సాధారణ డెవలప్మెంట్ టూలింగ్ లాగా అనిపించే నియంత్రణ పొరలు. [5]
-
డొమైన్-ట్యూన్ చేయబడిన నమూనాలు: ప్రత్యేక పనితీరు అనేక ఉద్యోగాలకు సాధారణ వాగ్ధాటిని అధిగమిస్తుంది.
సాఫ్ట్వేర్ సహకారిగా మారుతున్నట్లు అనిపిస్తే - అదే ముఖ్య విషయం.
చాలా పొడవుగా ఉంది, నేను దాన్ని చదవలేదు - జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? 🧾
ఇది ఇప్పటికే ఉన్న కంటెంట్ను కేవలం అంచనా వేయకుండా, కొత్త కంటెంట్ను సృష్టించే నమూనాల కుటుంబం . టెక్స్ట్ సిస్టమ్లు సాధారణంగా టోకెన్లను అంచనా వేసే ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ; అనేక ఇమేజ్ మరియు వీడియో సిస్టమ్లు యాదృచ్ఛికతను తొలగించి, పొందికైన దానిగా మార్చే డిఫ్యూజన్ మోడల్లు. మీరు వేగం మరియు సృజనాత్మక ఆధిక్యతను పొందుతారు, కానీ దీనికి బదులుగా అప్పుడప్పుడు ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడిన అర్థరహితం ఎదురవుతుంది - దీనిని మీరు RLHF వంటి రిట్రీవల్, టూల్స్ మరియు అలైన్మెంట్ టెక్నిక్లతో అదుపు చేయవచ్చు. బృందాల కోసం, పని మధ్యలో ఆగిపోకుండా బాధ్యతాయుతంగా పనిని పూర్తి చేయడానికి NIST AI RMF వంటి ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకాలను అనుసరించండి . [3][4][2][5]
ప్రస్తావనలు
-
IBM - జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి?
ఇంకా చదవండి -
OpenAI - సూచనలను అనుసరించడానికి భాషా నమూనాలను సమలేఖనం చేయడం (RLHF)
మరింత చదవండి -
NVIDIA బ్లాగ్ - ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్ అంటే ఏమిటి?
ఇంకా చదవండి -
హగ్గింగ్ ఫేస్ - డిఫ్యూజన్ మోడల్స్ (కోర్సు యూనిట్ 1)
మరింత చదవండి -
NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (మరియు జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్)
మరింత చదవండి